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大数据的企业服务器问题

随着许多公司采用大数据分析来更好地定位消费者并简化运营,数据中心需要重新配置他们的 企业服务器 设置以更有效地促进这些工作。

部分由于物联网,社交媒体,移动设备和云计算等趋势,平均每个月生成的数据量达到了以前闻所未闻的数量。根据IBM的数据,当前存在的所有数据中有90%是 在过去两年中创建, and these volumes are only expected to grow further in the future. IT services company CSC predicted that 35 zettabytes of data will be created by 2020, which is 44 times greater than the amount created in 2009.

对于智能企业而言,这种数据增长代表着巨大的机会。通过将更多信息输入到运行在最先进的企业服务器上的分析程序中,公司可以深入了解其客户和运营。大数据分析功能的两个最著名的例子也许来自Target和《纽约时报》博客Nate Silver:

  • 2012年,《泰晤士报》报道说,除了使用其他识别数据(例如年龄和性别)之外,零售商Target还使用了从过去购买中获得的信息,从而非常准确地确定了购物者在未来几个月内想要获得的东西。例如,通过查看最近的付款数据,Target可以确定明尼苏达州的一名高中女生是 在父母知道之前怀孕.
  • 通过在他的分析程序中使用大量数据,Silver能够 准确预测结果 AdAge报道,2012年总统大选的投票日之前。他的算法在49个州都是正确的,这是西尔弗能够提早正确召集的第二次总统选举。

随着大数据的增长,企业服务器和存储需求也是如此
大数据分析可以为企业带来无数收益,但这些组织还需要放置所有数据的地方。据微软称,目前至少有62%的公司拥有至少1000名员工,并在制造业,医疗保健和金融服务行业内运营 存储100 TB或更多的数据。此外,约有32%的公司表示,他们的数据存储需求将在未来两到三年内翻一番。

由于安全性和合规性问题,需要保留数据备份使这些企业服务器和存储问题更加复杂。使用客户财务数据或其他敏感信息的组织可能需要维护数据的一个或多个额外版本,以防原始文件出现问题。

尽管如此,存储仍然不是困扰数据中心的唯一与大数据相关的问题。大数据分析的关键不仅在于信息量,还在于组织从中收集有用的见解的能力。随着诸如Apache Hadoop之类的软件平台的兴起,完成这种分析所需的工具比以往任何时候都更加容易获得。但是,使用此类程序的公司需要确保促进分析工作的企业服务器具有足够的功能来完成这项工作。

随着大数据分析变得越来越流行,数据中心需要升级其企业服务器和存储基础架构以跟上步伐。
随着大数据分析变得越来越流行,数据中心需要升级其企业服务器和存储基础架构以跟上步伐。

大数据可能会给数据中心带来许多与存储和处理相关的关键问题,但幸运的是答案很简单:确保数据中心中的每个服务器都是考虑到这些难题而构建的企业级服务器。随着未来几年数据流的增长,C级主管可能希望将大数据分析作为企业的重点。大数据将保留下来,数据中心可能需要升级其配置以适应趋势并保持相关性。

CSC表示:“大数据世界正在眼前发生巨大变化-从大数据增长的增长到其结构和使用方式。” “'大数据增长'的趋势带来了巨大的挑战,但同时也带来了令人难以置信的商机。”

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